推进创新教育,动手创造未来——“未来伙伴杯”中国智能机器人大赛

<正>1大赛背景中国智能机器人大赛最早由中国人工智能学会智能机器人专业委员会、国际机器人灭火比赛中国赛区组织委员会、中国智能机器人大赛组织委员会等多家机构共同举办。大赛始创于2000年,截止到2011年,已经经历了12年的洗礼,     

基于截止时间满意度的网格工作流调度算法

动态网格环境中用户截止时间保障是工作流调度问题的一个挑战.利用随机服务模型来描述网格资源的动态处理能力及其动态负载压力,提出了截止时间满意度的概念和工作流截止时间满意度的计算方法.将以DAG图形式表示的任务执行关系转换为以数值表示的任务执行优先级,并根据最大截止时间满意度优先的思想,确定执行工作流子任务的候选资源;将工作流全局截止时间划分问题描述为一个约束下的非线性规划问题并通过已有方法求解该问题,提出了一种截止时间满意度增强的工作流调度算法(DSESAW).仿真实验采用实际网格应用和系统数据来验证所提出算法的性能表现,实验结果表明新算法在网格环境的自适应性和用户截止时间保障方面优于其他两种实际网格系统中的调度算法.     

基于排队论模型的偏置右转车道长度设计

为了解决因城市交叉口交通渠化中偏置右转车道长度设置不合理,导致右转车辆在交织分流区域与直行车辆冲突的问题,通过对偏置右转车道设置条件和红绿灯信号周期分析研究,运用排队论计算直行等待区信号周期内车辆排队长度以及常规状态下车辆制动距离,结合高密度状态下的车辆右转行为分析,提出了一种测算偏置右转长度的新算法。以淮安市承德南路与枚乘东路交叉口为例,借助VISSIM仿真,结果表明经该算法优化后的偏置右转车道长度能够减少车辆在该交叉口的延误时间,提高其通行效率,缓解拥堵问题,保证车辆运行环境的安全。     

摩擦焊技术发展与展望

就摩擦焊技术在国内的发展及应用状况作综合叙述，在回顾我国摩擦焊技术研究和开发现状的同时，指出了我国未来5～10年摩擦焊技术发展的方向和目标。     

维生素D在急性髓系白血病中的作用及机制研究进展

目的：综述维生素D在急性髓系白血病(AML)中的作用及机制研究进展，为AML的治疗提供新思路。方法：采用文献综述的方法，系统地搜集和分析近年来有关维生素D在AML中的相关研究成果。结果：总体来说，AML的治愈率相对较低，预后不佳，老年和体弱患者的治疗成功率不理想，主要是因为这些患者的身体状况较差，化疗耐受性差，同时也可能存在其他疾病和并发症的影响。维生素D对AML的作用包括促进AML细胞的分化、增强免疫功能、影响AML细胞的代谢途径等。维生素D可以通过与维生素D受体(VDR)结合，调节多个信号通路，如Wnt、NF-kappaB等，从而影响AML细胞的分化和凋亡。维生素D还可以促进巨噬细胞的活化和自然杀伤细胞的增殖和活化，从而增强机体的免疫功能，抑制AML细胞的生长和扩散。结论：维生素D参与了AML的发生和发展过程。维生素D能够抑制AML白血病干细胞增殖并诱导其分化，从而降低AML的发病率和提高治疗效果。此外，维生素D还通过调节T细胞免疫应答、影响转录因子、基因表达等途径，在AML辅助治疗中具有重要作用。     

品牌，源于心灵的定位和升华——宝怡品牌背后的秘密

无论是传统珠宝企业，还是新兴珠宝企业都必须面对进口珠宝品牌的竞争，作为一个有着15年历史的珠宝品牌，宝怡凭借坚持不懈的设计创新、高瞻远瞩的工艺研究，为消费者诠释出了完美的身心体验，给佩带者增添了无限的风彩。     

17%杀螟·乙蒜素WP对水稻浸种的室内安全性试验

为验证水稻浸种剂17%杀螟·乙蒜素WP对杂交稻和粳稻稻种催芽的安全性,配制不同浓度梯度的药液浸种进行催芽培养,统计发芽势、发芽率和成苗率。结果表明:不同处理对稻种的发芽势、发芽率和成苗率在不同品种间存在差异。50倍液浸种对武运粳19稻种的发芽势、发芽率和成苗率均低于40%,抑制作用十分明显,100倍液浸种对稻种发芽抑制明显,但对成苗影响不大,其余处理与对照相比差异均不显著;甬优8号除50倍液处理对稻种的发芽和成苗有明显抑制作用外,其他处理与对照相比无显著差异。生产上推荐使用17%杀螟·乙蒜素WP 200³00倍液对水稻浸种处理。     

基于深度 Q 学习和连续小波变换的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械故障诊断中深度神经网络特征学习能力强、决策能力弱的问题,利用卷积神经网络拟合强化学习中的 Q 函数,通过 Q?learning 算法学习策略实现故障诊断,提出了基于深度 Q 学习和连续小波变换的旋转机械故障诊断方法。对振动信号进行连续小波变换得到时间尺度矩阵,构建出环境状态空间,实现智能体与环境间的交互;用 CNN 拟合 Q?learning 中的 Q 函数得到深度 Q 网络,将环境返回的状态输入到深度 Q 网络中学习故障数据具体的状态特征表示,并据此表征学习策略,智能体采用 ε?贪婪方式决策出动作,利用奖励发生器对动作进行评价;通过智能体与环境间不断交互学习以最大化 Q 函数值,得到最优策略实现故障诊断。这种方式融合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,从而有效提高了诊断能力。通过不同工况及不同样本量下齿轮箱故障诊断实验证明了所提方法的有效性。     

一种改进的自适应网格划分的分布式聚类算法

在众多聚类算法中,基于网格划分思想的聚类算法是较为常用的算法类型之一,但现有的算法对于处理海量高维数据而言,会存在以下两个问题：一是聚类结果的准确率较低;二是算法耗时较长.为了解决现有算法的不适应性,该文在网格聚类算法的基础上结合降维技术、自适应网格划分、相对熵和分布式计算,提出了一种改进的自适应网格划分的分布式聚类算法(AMCBS),可以较好解决以上问题.经实验证明,该算法对于D31标准数据集、UCI数据集、人脸图片数据集和GitHub文本数据集等的效果均优于常见的聚类算法,具有较好的准确率和较高的运行效率.     

面向对象的变电站电气倒闸操作专家系统的设计

将面向对象方法（OOM）用于变电站倒闸操作专家系统的设计和开发，该系统采用专家的技术，根据运行人员输入的有关信息，采用深度优先与广度优先交替使用的搜索策略，自动形成操作票，该系统采用面向对象的VisualC 6.0作为开发语言，并通过在Access数据库下分别建立设备数据库，图形数据库、保护压板库等成功而完整地描述系统的全部信息。本系统成功地解决了多样性与通用性之间的矛盾，只需向数据库中逐项填写各数据表数据，并修改规则库即可建立新的变电站倒闸操作系统，可移植性较好。